Xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quá trình xử lý ảnh x quang vú trên máy tính

NGUYỄN THU VÂN BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC xỬ LÝ THÔNG TIN NGÀNH: XỬ LÝ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH X QUANG VÚ TRÊN MÁY TÍNH NGUYỄN THU VÂN 2005 - 2007 Hà Nội 2007 Hµ Néi 2007 LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc ñến TS.Nguyễn Tiến Dũng, người ñã hướng dẫn em thực luận văn Chính bảo tận tình mặt chuyên môn, kiên nhẫn lời khuyên, lời ñộng viên kịp thời thầy ñã giúp ñỡ em nhiều từ bắt ñầu em hoàn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành ñến PSG.TS.Nguyễn ðức Thuận ThS.Nguyễn Thái Hà ñã giúp ñỡ em mặt chun mơn, tạo điều kiện thuận lợi mặt thời gian suốt trình em thực luận văn Tơi xin gửi lời cảm ơn đến PGS.TS Nguyễn Trọng Giảng, bạn ðặng Hồng Thanh, Nguyễn Xuân Trường, Nguyễn Việt Hồng Vũ Văn Q giúp ñỡ nhiều viết luận văn Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình tơi, nơi ln điểm tựa vững cho tơi suốt q trình học tập cơng tác LỜI NĨI ðẦU Ung thư vú bệnh phổ biến nữ giới Phát sớm ung thư nhân tố khả sống sót bệnh nhân Cho ñến nay, phương pháp hiệu ñể phát sớm dấu hiệu ung thư chụp ảnh X quang vú [1] Hiện nay, trình quét ñọc ảnh X quang vú, bác sĩ ñược hỗ trợ nhiều từ hệ thống máy tính Các thuật tốn máy tính giúp nâng cao chất lượng ảnh X quang vú, đưa vùng nghi ngờ có bệnh Ngồi ra, q trình đọc kỹ ảnh X quang gọi trình kiểm tra ảnh Một hệ thống máy tính thực kiểm tra ảnh X quang vú bao gồm thành phần thực công việc phân vùng ảnh, phát phân loại khối u, phát phân lại khối vi canxi hoá Luận văn nghiên cứu trình bày thuật tốn thực phân vùng ảnh X quang ñịnh vị khối u ảnh Thuật toán phân vùng ảnh sử dụng toán tử dựa lược ñồ xám ảnh ñể xác ñịnh ranh giới thành phần khác ảnh Nó sử dụng thuật tốn nhóm điểm ảnh để đưa tập hợp ñiểm ảnh biểu diễn vùng khác ảnh Thuật tốn định vị khối u sử dụng mức ñộ thay ñổi ñối sánh mẫu ñể ñịnh vị vùng nghi có bệnh Cuối cùng, sở liệu ảnh X quang vú ñã ñược chẩn ñoán kiểm nghiệm kết thực tế xây dựng ðó sở liệu chuẩn bao gồm ảnh ñược dùng làm mẫu, mẫu sử dụng q trình đọc ảnh X quang vú bệnh viện K, Hà Nội MỤC LỤC Chương - GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Mục đích luận văn 1.2 Cấu trúc luận văn .7 Chương - BỆNH UNG THƯ VÚ 2.1 Giải phẫu vú 2.1.1 Cấu trúc giải phẫu 2.1.2 Kích thước, hình dạng thay ñổi theo thời gian vú 10 2.1.3 Vị trí vú 12 2.2 Ung thư vú 13 2.2.1 Ung thư vú gì? 13 2.2.2 Nút bạch huyết .15 2.2.3 Nguyên nhân ung thư 18 2.2.4 Các giai ñoạn ung thư vú 21 2.3 Tạo ảnh tia X .22 2.3.1 Tạo ảnh X quang vú – Mammography 23 2.3.2 Các kiểu bất thường mà X quang vú chẩn đốn phát 29 2.3.3 Nền ảnh X quang vú 35 2.3.4 ðọc phim X quang vú 36 Chương - XỬ LÝ ẢNH SỐ 38 3.1 Ảnh số 38 3.2 Mơ hình xác suất thống kê 39 3.2.1 Lược ñồ xám 39 3.2.2 Giá trị trung bình (Mean) .42 3.2.3 ðộ lệch chuẩn 42 3.2.4 ðối xứng lệch (skewness) 43 3.3 Cải thiện ảnh 43 3.3.1 Các phép tốn với lược đồ xám 43 3.3.2 Lọc tích chập 46 3.3.3 Làm trơn ảnh 47 3.3.4 Làm sắc nét ảnh .48 3.4 Phân vùng ảnh 50 3.4.1 Phân vùng ảnh dựa ñường biên .50 3.4.2 Phân vùng ảnh dựa theo vùng 51 Chương - PHÂN VÙNG NHŨ ẢNH 53 4.1 Tầm quan trọng phân vùng ảnh ñúng cách .53 4.2 Thuật toán phân vùng ảnh 54 4.2.1 Phân vùng dựa lược ñồ xám 56 4.2.2 Phương pháp chênh lệch lược ñồ xám 56 4.2.3 Tìm ranh giới thành phần 63 4.2.4 Thêm bối cảnh không gian 67 4.2.5 Phân vùng ảnh X quang vú ñặc 71 4.3 Tổng kết trình phân vùng 73 Chương - PHÁT HIỆN CÁC KHỐI U TRÊN ẢNH X QUANG VÚ 74 5.1 Thuật tốn định vị khối u ảnh X quang vú số hóa 74 5.2 Thuật toán phát khối u 75 5.2.1 Một mẫu cho khối u ảnh X quang vú 75 5.2.2 Các phương pháp ñối sánh mẫu .79 5.2.3 Nhóm phân vùng vùng nghi ngờ 84 5.2.4 Cải thiện ña tỷ lệ 85 5.3 Tổng kết ñịnh vị khối u 87 Chương - HỆ THỐNG KIỂM TRA THUẬT TOÁN QUÉT .88 6.1 Các kết lọc ảnh 88 6.2 Nhóm nhóm pixel 89 Chương - KẾT LUẬN 100 7.1 Tổng kết 100 7.2 Phương hướng tương lai 100 Chương - GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Mục đích luận văn Ung thư vú loại ung thư thường gặp gây tử vong hàng đầu phụ nữ nhiều nước cơng nghiệp Theo Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Thế giới (IARC) vào năm 1998 ung thư vú đứng đầu, chiếm 21% tổng số loại ung thư phụ nữ toàn giới Cũng theo IARC, xuất ñộ chuẩn hóa theo tuổi ung thư vú phụ nữ 92.04 (trên 100,000 dân) châu Âu 67.48 (trên 100,000 dân) toàn giới vào năm 1998, ñều cao loại ung thư nữ giới [3] Ung thư vú ñang trở nên phổ biến nước ñang phát triển Tại Việt Nam, năm 1998, nữ giới, ung thư vú loại ung thư có tần suất cao Hà Nội với xuất độ chuẩn hóa theo tuổi 20.3 (trên 100,000 dân) cao thứ hai Thành phố Hồ Chí Minh với xuất độ chuẩn hóa theo tuổi 16 (trên 100,000 dân) sau ung thư cổ tử cung mà xuất độ chuẩn hóa theo tuổi 28.6 (trên 100,000 dân) [4] ðây bệnh phức tạp mà nhiều năm qua có nhiều nghiên cứu nguyên nhân, bệnh sinh ñiều trị Một ñiều quan trọng cần phải nhận thấy việc phát sớm ung thư vú qua tầm sốt phụ nữ bình thường làm thay ñổi rõ ràng bệnh sử tự nhiên bệnh cải thiện ñáng kể tiên lượng bệnh Cho ñến nay, phương pháp hiệu ñể phát ung thư vú phụ nữ chụp nhũ ảnh – phương pháp sử dụng tia X ñể tạo ảnh vú Phương pháp phát khối u ác tính vú hai năm trước thể cảm nhận [1] Nói chung, Việt Nam nay, việc chẩn đốn bệnh từ phim chụp X quang vú thực thủ cơng bác sĩ kỹ thuật viên Bác sĩ hay kỹ thuật viên phân tích phim X quang vú, với bệnh nhân, trả kết tốt (vú khoẻ mạnh) khoanh vùng có nghi ngờ mắc bệnh phim X quang Với bệnh nhân nghi ngờ có bệnh, bác sĩ thực thêm số bước kiểm tra, tạo nhũ ảnh chẩn đốn, có kết cuối Q trình chẩn đốn dựa nhiều vào kinh nghiệm bác sĩ kỹ thuật viên Bên cạnh phương pháp chẩn đốn truyền thống vậy, ngày ñã ñược hỗ trợ nhiều từ hệ thống máy tính Tuy máy tính chưa thể đảm nhận trọn vẹn cơng việc bác sĩ, kỹ thuật viên, với hỗ trợ từ hệ thống máy tính, chắn hiệu q trình chẩn đốn tăng lên nhiều lần Ta sử dụng thuật tốn ñể nâng cao chất lượng ảnh vùng khả nghi Ảnh X quang vú nội dung nghiên cứu ñây ñược thu nhận dạng số ñược thu thập từ sở liệu bệnh viện K Hà Nội Ảnh X quang vú chứa dấu hiệu/ tín hiệu ung thư vú nhiều mức độ khác nhau: vi canxi hố, thương tổn, khối giới hạn có hình dạng khơng rõ ràng, hay biến dạng hình thể… Trên giới, nhiều phương pháp phân tích ảnh số X quang vú ñã ñược nghiên cứu, triển khai cho kết tốt Các kỹ thuật phổ biến lĩnh vực xử lý ảnh ñược áp dụng vào ảnh số X quang vú nhằm cố gắng xác ñịnh dấu hiệu sớm ung thư, ngày xác Với suy nghĩ thực trạng bệnh ung thư vú sở hạ tầng bệnh viện Việt Nam, thực luận văn với mục đích nghiên cứu thuật toán nhằm hỗ trợ bác sĩ q trình đọc ảnh X quang vú đưa chẩn đốn Thuật tốn gọi thuật tốn kiểm tra, hỗ trợ việc định vị bất thường ảnh X quang vú Luận văn trình bày thuật tốn phân vùng ảnh X quang vú, phương pháp xác ñịnh khối u ảnh phương pháp kiểm ñịnh, so sánh kết thu từ thuật tốn kiểm tra Thuật tốn phân vùng hoạt động tập hợp ảnh X quang vú nói chung, khơng địi hỏi liệu huấn luyện Có vài kỹ thuật định vị khối u ảnh X quang vú Chúng có mức độ thành cơng khác nhau, nhiều số sử dụng dạng ñối sánh mẫu ñể so sánh phần ảnh với mẫu khối u ñược lựa chọn từ trước Các mẫu khác xây dựng nên vector ñặc trưng sử dụng cách phân loại ñã ñược huấn luyện trước ñể chọn vùng ác tính Nghiên cứu thực luận văn cố gắng ñưa cải tiến hiệu suất tính xác phương pháp Ta ñánh giá mẫu khối u chọn mẫu phương pháp so sánh tối ưu Cuối cùng, người thực luận văn xây dựng sở liệu bao gồm ảnh X quang vú chẩn đốn xác Các ảnh X quang sử dụng với vai trị mẫu đối sánh q trình ñọc ảnh X quang bệnh viện K Hà Nội 1.2 Cấu trúc luận văn Chương cung cấp nhìn chi tiết bệnh ung thư vú, bao gồm biểu trạng thái bệnh, nguyên nhân gây bệnh cách phát hiện, ñiều trị bệnh Chương cung cấp khái niệm xử lý ảnh số phép toán cải thiện, nâng cao chất lượng ảnh X quang vú, ví dụ điều chỉnh, cân lược ñồ xám, lọc làm trơn ảnh Chương giới thiệu triển khai thuật toán phân vùng ảnh X quang vú Thuật toán phân vùng dựa lược ñồ xám kết hợp thông tin không gian Chương trình bày phương pháp phát khối u dựa ñối sánh mẫu Trước tiên sử dụng mẫu ñể nhận biết ghi lại pixel nghi ngờ Saud dó bước nhóm pixel kiểm tra lại với mẫu ña tỷ lệ cho phù hợp với kích thước xác khối u Chương trình bày hệ thống kiểm định thuật tốn hỗ trợ kiểm tra ảnh X quang vú với ví dụ minh họa cụ thể Cuối cùng, Chương ñưa kết luận công việc thực hướng phát triển tương lai Chương - BỆNH UNG THƯ VÚ 2.1 Giải phẫu vú 2.1.1 Cấu trúc giải phẫu Vú bắt ñầu phát triển phơi thai khoảng đến tuần sau thụ thai Chưa thể nhận chúng giai ñoạn này, bao gồm chút mô gợn lên Từ tuần thứ 12 ñến 16, nhiều thành phần phụ trở nên rõ ràng Các nhóm tế bào nhỏ bắt ñầu phân nhánh dẫn ñến hình thành ống dẫn tuyến sản xuất sữa tương lai Các mô khác phát triển thành tế bào cơ, tế bào hình thành núm vú (điểm nhô vú) quầng vú (phần mô màu thẫm xung quanh núm vú) Trong giai ñoạn sau thời gian mang bầu, hormone mẹ ñi qua thai ñể vào bào thai, khiến tế bào vú hình thành cấu trúc dạng ống phân nhánh, từ hình thành ống dẫn sữa Trong tuần cuối thai kỳ, thuỳ (các tuyến sản sinh sữa) hoàn thiện thực bắt ñầu sinh chất lỏng gọi sữa non Trong trẻ sơ sinh nam nữ ñều cảm nhận ñược vết phồng nằm núm vú quầng vú nhận biết chất lỏng suốt tiết ra, sữa non Những tượng biểu thị tác ñộng hormone người mẹ giảm dần ñi tuần ñầu tiên ñời Từ thời thơ ấu đến tuổi dậy thì, khơng có khác vú nam nữ Tuy nhiên, với bắt đầu tuổi dậy nữ, q trình giải phóng estrogen, trước tiên mình, sau kết hợp với progesterone buồng trứng hoàn thiện chức năng, khiến vú trải qua thay ñổi ñột ngột, lên ñến cực ñiểm dạng trưởng thành hồn tồn Q trình trung bình đến năm thường hoàn chỉnh vào tuổi 16 Sự hồn thiện mơ vú xảy q trình tiết sữa thường coi cách bảo vệ chống lại bệnh ung thư vú Vú phụ nữ trưởng thành bao gồm cấu trúc sau: tiểu thuỳ hay tuyến; ống dẫn sữa; mỡ mơ liên kết (Hình 2.1) Các tiểu thuỳ tập hợp lại thành ñơn vị lớn gọi thuỳ Trung bình có 15 – 20 thuỳ bên vú xếp hỗn ñộn theo dạng nan hoa toả từ núm vú/ khu vực quầng vú Tuy nhiên, phân bố thuỳ khơng Mơ tuyến trội phần vú bên Phần chịu trách nhiệm căng cứng vùng mà nhiều phụ nữ cảm thấy trước chu kỳ kinh nguyệt Nó khu vực chiếm nửa tổng số ung thư Các thuỳ ñây ñổ vào ống dẫn sữa, chảy qua vú hướng núm/ quầng vú Ở ñó, chúng tụ lại thành ñến 10 ống dẫn lớn gọi ống góp, ống dẫn vào ñế núm vú kết nối với bên ngồi Trong tiết sữa, sữa vú theo dịng chảy đưa đến trẻ em Hình 2.1 Cấu trúc giải phẫu vú ðộ ổn ñịnh thuỳ vú khác theo người cịn thay đổi vú thể Tuy nhiên, nói chung, phần tuyến vú có cảm giác rắn, có dạng mấu Xung quanh thuỳ mỡ Không giống thuỳ, mỡ ln ln mềm Sự khác biệt mật độ mơ tuyến mơ mỡ vú sở cho tạo nhũ ảnh Trong đó, ống dẫn vú thường khơng cảm nhận trừ chúng bị ứ sữa, bị sưng có khối u Vú phụ nữ trẻ tuổi bao gồm mơ tuyến với lượng mỡ Vì chúng so với người già Khi tuổi tăng lên, ñặc biệt với mát estrogen vào thời kỳ mãn kinh, thuỳ co lại ñược thay 88 Chương - HỆ THỐNG KIỂM TRA THUẬT TOÁN QUÉT Một hệ thống kiểm tra thuật tốn qt phát triển, kết phụ nghiên cứu Chương giới thiệu hệ thống làm công việc ghi so sánh kết từ ảnh X quang quét máy tính hỗ trợ với bệnh lý chúng Kỹ thuật cung cấp vùng khả nghi phát ñược từ q trình đối sánh mẫu để so sánh Nhiều thuật tốn định vị khối u khơng cho kết với dạng đơn giản “có/ khơng” vị trí tính ác tính khối u Thay đó, đưa gradient “khả năng” Một phần ảnh xác định có nhiều khả chứa khối u phần khác ảnh Một nhược ñiểm phương thức hệ thống phức tạp cần có thêm phương pháp phân ngưỡng kết chọn ngưỡng phù hợp Sau đó, ngưỡng đưa câu trả lời “có/ khơng” cho vùng có nhiều khả khối u Một ưu ñiểm phương thức ngưỡng điều chỉnh mức độ xác theo mong muốn Nhằm thiết lập mức xác theo ý muốn cho hệ thống qt tìm khối u, nhiều thơng số thuật tốn cần xác định cách lựa chọn thực nghiệm giá trị “tối ưu” Thực nghiệm tốn thời gian ñặc biệt kết thuật tốn qt lập bảng thủ công so sánh với bệnh lý Phương pháp giới thiệu chương ñưa giải pháp cho vấn đề Nó cho phép giảm thời gian qt khối u hầu hết kết ñược kiểm tra tự ñộng Phương pháp ñược dùng rộng rãi triển khai thuật tốn định vị khối u trình bày Chương 6.1 Các kết lọc ảnh Thuật tốn phát khối u trình bày Chương cho ta ảnh hoàn toàn với giá trị sinh vị trí giá trị pixel ban ñầu Các giá trị biểu thị đặc tính mà phương pháp nhắm tới Trong thuật toán phát khối u chúng ta, pixel sinh nằm Các pixel kết tương quan mẫu lựa chọn cho khối u vùng khác ảnh X quang vú 89 Các giá trị tương quan ñược dịch dạng “khả năng” pixel nằm tâm khối u Hình 6.1 minh họa ảnh X quang vú Hình 6.2 minh họa kết thuật toán phát khối u với ảnh Vùng khoanh trịn Hình 6.2 ñược hiểu vị trí khối u ác tính Các pixel vùng thay ñổi từ 0.0 ñến 0.9; lý tưởng có pixel với giá trị vị trí tâm khối u Tuy nhiên, thuật tốn khơng hồn hảo khơng có pixel có giá trị Thay đó, nhóm pixel vùng có giá trị gần Tất pixel có giá trị gần tâm khối u Các pixel khác khác có ảnh có khả trở thành tâm khối u nhiễu ảnh, đặc trưng vú bình thường vùng khơng phải tâm khối u Do việc ñịnh vị khối u phát Hình 6.2 khơng xác, nên cần phân tích khác để đưa kết cuối Cơng đoạn phân tích phụ bắt ñầu từ ảnh tạo ñược phân ngưỡng ñể loại bỏ kết ñược xem quan trọng Ảnh tạo ảnh nhị phân, nghĩa tất pixel biểu thị khối u, biểu thị vị trí khối u Hình 6.3 minh họa kết phép phân ngưỡng cho Hình 6.2 Với Hình 6.3, pixel với giá trị lớn 0.75 Hình 6.2 gán cho giá trị pixel lại gán Nếu ngưỡng ñược lấy thấp hơn, phát ñược nhiều chi tiết hơn, cịn tăng ngưỡng lên phát chi tiết Cách kiểm tra cho phép thay đổi ngưỡng thơng số hệ thốgn khác kết ñược áp dụng tự động cho việc so sánh Quy trình tạo chọn ngưỡng tối ưu 6.2 Nhóm nhóm pixel Với đầu phân ngưỡng từ lọc ảnh biểu diễn Hình 6.3, vị trí khối u chưa xác định hồn tồn Mỗi pixel trắng Hình 6.3 biểu thị vị trí khối u; nhiên, pixel nhóm vào nhóm riêng biệt biểu diễn phát đơn Các pixel nhóm phân biệt cần nhóm lại trích dạng khối u ñơn ñể so sánh với bệnh lý 90 Hình 6.1 Ảnh X quang vú Hình 6.2 Kết phát khối u Hình 6.1 91 Hình 6.3 Ảnh phân ngưỡng từ Hình 6.2 Nhóm nhóm pixel riêng biệt khơng phải nhiệm vụ đơn giản Nó địi hịi kiểm tra pixel ảnh nhóm tất pixel có cường ñộ lân cận gần Pixel A lân cận gần pixel B pixel A tám pixel nằm cạnh B; Hình 6.4 biểu diễn pixel tám pixel lân cận Hình 6.3 có nhóm pixel riêng biệt Hình 6.5 biểu diễn nhóm trích rút với ảnh riêng biệt cho nhóm Hình 6.4 Pixel (i, j) pixel lân cận 92 Hình 6.5 Bốn nhóm pixel Hình 6.3 Thuật tốn nhóm trích nhóm pixel Hình 6.5 phần kết nghiên cứu luận văn Các bước thuật toán sau: Các bước nhóm pixel Tạo hai danh sách Danh sách thứ danh sách pixel cho tất pixel ảnh Danh sách thứ hai danh sách trống, chứa nhóm pixel nhóm lại Pixel ñầu tiên danh sách pixel ñược loại bỏ khỏi danh sách xử lý Quá trình ñược lặp lại danh sách pixel trống ðể xử lý pixel, nhóm danh sách nhóm kiểm tra Nếu pixel xử lý lân cận gần pixel nhóm số đó, thêm vào nhóm Mỗi pixel thêm vào nhóm danh sách nhóm Khi danh sách nhóm ñã trống, tất pixel ñã ñược thêm vào nhóm Tuy nhiên, hầu hết quy trình xử lý ảnh X quang vú, số nhóm danh sách nhóm nhóm lại Vì thế, bước địi hỏi nhóm danh sách nhóm so sánh với nhóm khác Các nhóm chứa lân cận gần kết hợp lại với Cuối cùng, nhóm danh sách nhóm định dạng lưu trữ dạng ảnh riêng biệt 93 Hình 6.6 minh họa sơ đồ quy trình Mỗi ảnh X quang vú thường có nhiều triệu pixel, xử lý không hiệu dễ dàng tạo u cầu tính tốn khơng thực tế Nếu N số lượng pixel ảnh; thuật tốn nhóm pixel ta có hiệu suất O(N) có thời gian chạy tuyến tính Bất ảnh X quang vú với N pixel ñều cần số lượng khơng đổi N phép tốn để nhóm pixel vào nhóm Lí cho hiệu suất tuyến tính để hai pixel nhóm vào nhóm, chúng cần lân cận gần kết hợp pixel ðiều có nghĩa để nhóm pixel đơn, khơng cần xét pixel ảnh mà tám lân cận pixel đơn Nếu pixel thuộc nhóm với pixel khác, pixel phải nằm số tám lân cận ðiều cho phép xử lý danh sách tuyến tính pixel lần Do số lượng pixel ảnh lớn nhiều số 8, nến coi bậc N Quy trình xử lý danh sách pixel tạo danh sách nhóm ðộ dài danh sách nhỏ so với số lượng pixel ảnh Bước thuật toán kết hợp nhóm; nhiên, số nhóm lân cận gần ðây tác động q trình đơn giản hố; pixel thuộc nhóm với pixel khác, số chúng phải nằm số lân cận gần Vì tám pixel lân cận gần pixel ñược kiểm tra, có trường hợp nhóm đơn pixel bị phân loại nhầm vào hai nhóm Ví dụ, Hình 6.7 chứa nhóm phân biệt lân cận gần Tuy nhiên, sau hai bước thuật toán, hai nhóm khác lại có mặt danh sách nhóm minh họa Hình 6.8 6.9 94 Hình 6.6 Sơ đồ thuật tốn nhóm pixel Trình tự xử lý pixel gây vấn ñề này; nhiên dễ giải Mỗi nhóm danh sách nhóm kiểm tra chúng có chung lân cận gần nhất, chúng ñược kết hợp lại Q trình lặp nhóm phân biệt Q trình kết hợp nhóm pixel có lân cận gần sau: Thuật toán kết hợp nhóm pixel Tạo danh sách trống nhóm pixel Nhóm danh sách nhóm ban ñầu ñược thêm vào danh sách trống Các nhóm cịn lại loại bỏ khỏi danh sách ban đầu thêm vào danh sách lần danh sách ban đầu trống Khi nhóm 95 thêm vào danh sách mới, kiểm tra với nhóm khác Nếu có chung lân cận gần với nhóm danh sách, kết hợp vào nhóm Khi nhóm tìm thấy, quy trình xử lý nhóm kết thúc tiếp tục với nhóm Hình 6.7 Ví dụ nhóm pixel Hình 6.8 Nhóm nhầm 96 Hình 6.9 Nhóm phân loại nhầm thứ hai Khi ñã thực hiện, cịn khả nhóm danh sách có lân cận gần ðiều xảy hai nhóm thêm vào danh sách mới, nhóm thứ ba liên kết hai nhóm ban đầu thêm vào Nó kết hợp với hai nhóm ban đầu Khả u cầu q trình xử lý phải lặp lại số lượng nhóm danh sách ban đầu khơng thay đổi Nghĩa là, khơng nhóm kết hợp khơng cịn nhóm dùng chung lân cận gần Thuật tốn nhóm cần lượng thời gian tính tốn đáng kể, thực tế thực số bước lặp Nếu G số lượng nhóm pixel sau q trình xử lý ban đầu, bước kết hợp nhóm cần O(G2) bước Tổng thể việc kết hợp nhóm lên tới O(G3) bước, nhóm có N/G pixel ðơn giản hoá cho pixel cần kiểm tra lân cân cạnh nó, lần so sánh nhóm cần N/G bước Vì thế, trường hợp xấu thuật tốn kết hợp nhóm O(G3) = O((N/G)3) = O(N3) ðiều khơng chấp nhận được, có số điều kiện làm giảm bớt kết ðầu tiên, G thường ln nhỏ nhiều so với N Vì G biểu diễn vùng quan trọng ảnh X quang vú, thường nhỏ 50 số lượng pixel ảnh X quang vú lên tới triệu Khi qt ảnh để tìm khối u, số lượng pixel ñược xử lý số lượng nhóm pixel thường nhỏ (thậm chí 0) Hơn suốt q trình xử lý nhóm, gặp nhóm có lân cận gần với nhóm khác, bước kết thúc Nghĩa hầu hết bước quy trình khơng u cầu số lượng phép tính cực đại 97 Nói chung, có đặc tính cố hữu thuật tốn này, ngăn chặn trường hợp xấu Nếu ảnh chứa nhiều nhóm nhỏ pixel, việc kết hợp nhóm đươ đơn giản hố số lượng nhỏ pixel nhóm Khi ảnh bao gồm nhóm lớn pixel, số lượng nhỏ nhóm cần phép tính Bằng cách thiết kế, việc sử dụng thuật tốn thường ln thoả mãn hai điều kiện Hai ví dụ minh hoạ điều này, ví dụ hình 6.10 ảnh đầu thuật tốn phân vùng Mỗi vùng xám biểu diễn thành phần ảnh X quang vú Bằng cách áp dụng thuật tốn nhóm pixel vừa trình bày, vùng khác trích rút Hình 6.11 biểu diễn ảnh riêng biệt, hình 6.10 loại bỏ Hình 6.10 Ảnh phân vùng 98 Hình 6.11 Các thành phần ảnh Mỗi thành phần ví dụ chứa nhiều pixel Tuy nhiên, có vùng Vì thế, bước cuối yêu cầu O(N) bước Vì G = 4, bước kết hợp O(G3) cần 64 so sánh nhóm Theo N, bước so sánh cần N/G bước, nghĩa N/4 Vì bước so sánh nhóm tổng thể cần: 64 ∗ N = 16 ∗ N = O ( N ) (6.1) ðây hiệu suất bước thuật tốn nhóm Ví dụ thứ hai ảnh đầu từ thuật tốn phát khối u, minh họa Hình 6.12 Nó chứa 20 nhóm khác nhau, nhóm chứa trung bình N/400 pixel Vì tổng số lần so sánh nhóm cho ví dụ cần số lượng bước bằng: 203 ∗ N = 20 ∗ N = O( N ) 400 (6.2) ðây hiệu suất bước thuật tốn nhóm 99 Khi kết phát nhóm lại thành nhóm khác nhau, chúng đặt ảnh rời rạc lưu trữ dạng file ðây phép tốn đơn giản, cho phép so sánh nhanh với bệnh lý Trong nghiên cứu này, phát khối u nhóm lại ñược so sánh trực tiếp với bệnh lý Tuy nhiên, ta sử dụng phát để trích rút liệu từ ảnh X quang vú ban ñầu ñể xử lý phân loại sau Việc làm tăng ñáng kể hiệu suất vùng tổng vùng ñược phát hệin nhỏ nhiều so với tồn ảnh Hình 6.12 Kết phát khối u 100 Chương - KẾT LUẬN 7.1 Tổng kết Luận văn trình bày thuật toán phân vùng ảnh X quang vú thành thành phần nền, mô vú, ngực lớp mỡ da, với ví dụ minh họa kết Thuật toán phân vùng đóng vai trị bước tiền xử lý quy trình kiểm tra ảnh X quang Nó giảm đáng kể số lượng pixel cần sử dụng thuật toán kiểm tra Phưong pháp phân vùng cho phép thành phần ñược kiểm tra ñộc lập với thành phần khác, làm giảm sai số đơn giản hố việc tìm kiếm Luận văn giới thiệu phương pháp ñịnh vị khối u ảnh X quang vú Kỹ thuật sử dụng ñối sánh mẫu ñể xác định khối có khả ảnh sử dụng phương pháp ña tỷ lệ ñể giảm số lượng lỗi tích cực sai Thuật tốn đối sánh mẫu ñược ñánh giá với vài mẫu khác Phương pháp sử dụng với vai trị bước tiền xử lý Khi cần, trích rút vùng nghi ngờ để phân tích sau Nó tập trung giới hạn vùng tìm kiếm khối u ảnh, làm giảm thời gian tìm kiếm 7.2 Phương hướng tương lai Nghiên cứu tương lai trọng vào cách thức phân biệt xác khối u lành tính ác tính ðồng thời xây dựng hệ thống hỗ trợ bác sĩ hoạt động kiểm tra chẩn đốn hình ảnh Bệnh viện K Hà Nội 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh John Terry Sample (2003), Computer assisted screening of digital mammogram images, University of Southern Mississippi http://www.imaginis.com http://www.ehealthmd.com http://www.wikipedia.com Ian T.Young, Jan J.Gerbrands, Lucas J Van Vliet (1998), Fundamentals of Image Processing, Delf University of Technology Martin Masek (2004), Hierarchical segmentation of mammograms based on pixel intensity, The University of Western Australia Tiếng Việt Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (2003), Nhập môn xử lý ảnh số, NXB Khoa học Kỹ thuật Bích Thuỷ, Hải Yến (1997), Cẩm nang Vú bệnh ung thư vú, NXB Y học 102 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ QUÁ TRÌNH XỬ LÝ ẢNH X QUANG VÚ TRÊN MÁY TÍNH TĨM TẮT Từ khoá: Ảnh X quang vú, phân vùng ảnh, ñối sánh mẫu, phát khối u, bệnh ung thư vú Bệnh ung thư vú bệnh phổ biến với nữ giới giới Ở nước phát triển, q trình chẩn đốn ảnh X quang vú ñược hỗ trợ nhiều từ hệ thống máy tính Tuy nhiên, Việt Nam, cơng việc chẩn đốn cịn thực thủ cơng, phụ thuộc chủ yếu vào kinh nghiệm bác sĩ Vì vậy, nhu cầu hệ thống chẩn đốn dựa máy tính với thuật tốn xử lý ảnh nhằm hỗ trợ bác sĩ trở nên vô thiết yếu Luận văn trình bày bước tiền xử lý với ảnh, bao gồm thuật toán phân vùng ảnh X quang vú phương pháp ñịnh vị khối u ảnh Thuật toán phân vùng ảnh X quang vú dựa lược ñồ xám ảnh Thuật tốn phân vùng trình bày luận văn có ưu số thuật toán phân vùng khác khơng địi hỏi liệu ñược học Phương pháp ñịnh vị khối u ảnh sử dụng mẫu ñể ñối sánh Các mẫu ñược trích từ ảnh X quang vú chuẩn, với số dạng đặc trưng điều chỉnh ña tỷ lệ ñể phù hợp với kích thước thật khối u Cũng từ xuất nhu cầu sở liệu sử dụng ñược cho bệnh viện Việt Nam Vì vậy, sở liệu bao gồm ảnh X quang ñã ñược chẩn ñoán ñúng ñược thiết lập Cơ sở liệu sở liệu chuẩn, sử dụng ñể thiết lập mẫu phục vụ cho trình xác ñịnh khối u ảnh X quang vú thu thập từ Bệnh viện K Hà Nội ... trái ảnh X quang Cơ ngực Kết cấu vú Nền ảnh Mỡ da Hình 2.10 Ảnh X quang vú với vùng khác 29 2.3.2 Các kiểu bất thường mà X quang vú chẩn đốn phát Ảnh X quang vú ñược dùng ñể phát bất thường vú, ... minh họa ảnh X quang vú với mơ đặc 36 Hình 2.25 Ảnh X quang vú với mơ tuyến đặc 2.3.4 ðọc phim X quang vú Quét X quang vú giúp phát sớm ung thư vú; nhiên, phụ thuộc vào việc đọc x? ?c ảnh bác sĩ... thường mà X quang vú chẩn đốn phát 29 2.3.3 Nền ảnh X quang vú 35 2.3.4 ðọc phim X quang vú 36 Chương - X? ?? LÝ ẢNH SỐ 38 3.1 Ảnh số 38 3.2 Mơ hình x? ?c suất